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기술

기울기 압축 오차 피드백

기울기 압축 오차 피드백기술
영문
Error Feedback for Gradient Compression
저장 정보
압축 전후의 잔차
적용 시점
다음 압축 입력에 반영
대상
분산 학습의 갱신 압축
기울기 압축 오차 피드백은 전송 과정에서 버린 갱신 성분을 잔차로 보관했다가 다음 갱신에 더하는 방법이다. 압축이 반복적으로 특정 정보를 놓치는 문제를 완화한다.

버린 값을 다음에 더하기

현재 갱신과 이전 잔차를 더한 값을 압축해 전송한다. 그 합과 실제 전송값의 차이를 새 잔차로 저장한다. 손실을 무시하고 매번 새 기울기만 압축하는 것과 달리 전달되지 않은 누적 정보를 다음 기회에 반영한다.

누적 잔차의 독립 예제

한 번에 들어오는 갱신이 0.4이고 압축기가 가까운 정수로 반올림한다고 하자. 처음에는 0을 보내고 잔차 0.4가 남는다. 다음 합은 0.8이어서 1을 보내고 잔차는 -0.2다. 두 입력의 합 0.8은 보낸 합 1과 남은 잔차 -0.2를 더한 값과 같다.

순간 오차와 전체 경로

잔차를 추적한다고 각 단계의 전송값이 원래 갱신과 같아지는 것은 아니다. 모형이 다른 경로를 지나면 다음 기울기도 달라질 수 있다. 누적 정보의 보정과 비압축 학습의 완전한 재현은 구분해야 한다.

조건과 비용

추가 잔차 배열의 메모리가 필요하고 압축기의 성질 및 학습 설정에 따라 수렴 분석이 달라진다. 정보가 전혀 전달되지 않는 임의의 압축기까지 무조건 고쳐 주는 장치는 아니다. 통신 절감과 최종 품질, 잔차 계산 및 저장 비용을 함께 비교한다.

관련 문서

signSGD / QSGD / PowerSGD / 경사 하강법 / FedAvg / 신경망 양자화